Este documento trata sobre la complejidad de algoritmos en el tiempo y el espacio. Explica que los algoritmos de ordenamiento y búsqueda son importantes para organizar y encontrar datos de forma eficiente. También describe que analizar la complejidad espacial y temporal de los algoritmos es clave para determinar su viabilidad y eficiencia al manejar grandes cantidades de información. Finalmente, enfatiza que la eficiencia de los algoritmos es más relevante cuanto mayor sea la cantidad de datos a procesar.

1. INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE FELIPE CARRILLO PUERTO
MATERIA:
ESTRUCTURA DE DATOS
DOCENTE:
MIL. NIELS HENRYK ARANA CUEVAS
UNIDAD 7:
ANALISIS DE ALGORITMOS
ALUMNO:
ELIEZER BALAM SANTOS.

2. COMPLEJIDAD EN EL TIEMPO.
En esta parte podemos la factibilidad que va tener nuestro software en el tiempo de manejo
De la información.
Un algoritmo de ordenamiento, es el que pone los elementos de una lista o vector en una
secuencia (ascendente o descendente) diferente a la entrada, es decir, el resultado de
salida debe ser una permutación (reordenamiento) de la entrada que satisfaga la relación
de orden requerida.
Un algoritmo de búsqueda, es aquel que está diseñado para encontrar la solución de un
problema boleano de existencia o no de un elemento en particular dentro de un conjunto
finito de elementos (estructura de datos), es decir al finalizar el algoritmo este debe decir si
el elemento en cuestión existe o no en ese conjunto, además, en caso de existir, el
algoritmo podría proporcionar la localización del elemento dentro del conjunto.

3. COMPLEJIDAD EN EL ESPACIO Y EFICIENCIA DE ALGORITMOS.
Sabemos que para realizar un buen programa primero de debe de analizar de manera grafica el
Comportamiento de nuestro programa, y todo ello se define mediante la eficiencia que tienen los
Algoritmos hacer las cosas pero utilizando todos los recursos.
1+2+3+4 = 10
1+2+3+4+5+6+7+8+ 9+10 = 55
3 3
tiempo
9 3
4*(4+1)/2 = 10
10*(10+1)/ 2 = 55
Concepto de complejidad de algoritmos.
La mayoría de los problemas que se plantean en la actualidad se pueden resolver
con algoritmos que difieren en su eficiencia. Dicha diferencia puede ser irrelevante c
uando el número de datos es pequeño pero cuando la cantidad de datos es mayor l
a diferencia crece. Ejemplo: Suma de 4 y 10 primero números naturales.

4. GRACIAS